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Projections démographiques

| 15 décembre 2015 | 0 commentaire

Catégorie: Cartographie, Données, Dossier : Quel géo-avenir ?, Entreprises, Géomarketing, Institutions, Logiciels, Marché, Recherche, Secteur public, Utilisateurs

Où vivrons-nous dans quelques années ? La question intéresse autant les décideurs publics que les entreprises qui doivent anticiper l’évolution de leurs consommateurs. Les projections de l’INSEE restent une référence, mais les professionnels du géomarketing ont souvent besoin de données spatialement plus détaillées pour mener leurs études et donner une dimension prédictive à leurs prestations.

Un Français sur trois aura déménagé dans dix ans ! Il y a ceux qui s’installent en banlieue car la famille s’agrandit, ceux qui partent s’installer sur la Côte d’Azur quand sonne l’heure de la retraite et ceux qui quittent Paris dès qu’ils ont fini leurs études… Au-delà des clichés, ces parcours de vie doivent être pris en compte pour évaluer l’évolution démographique de la France.

Projections de population façon INSEE

Évolution de la composition des ménages dans l’aire métropolitaine lilloise, une analyse menée par l’INSEE en partenariat avec Lille Métropole, qui exploite les données OMPHALE, mais qui reste globale à l’échelle de la métropole.

Évolution de la composition des ménages dans l’aire métropolitaine lilloise, une analyse menée par l’INSEE en partenariat avec Lille Métropole, qui exploite les données OMPHALE, mais qui reste globale à l’échelle de la métropole.

L’INSEE a développé un modèle d’évolution de la population, baptisé OMPHALE qui prend à la fois en compte l’évolution démographique naturelle (naissances et décès) et les migrations. Ces projections, qui vont jusqu’en 2040, s’appuient aujourd’hui sur les données de 2007 et ne seront pas remises à jour avant 2017. De plus, elles ne sont disponibles en ligne qu’à l’échelle régionale et départementale. Des extractions sont réalisées à la demande pour des territoires plus petits : deux communes minimum et au moins 50 000 habitants. Pourquoi autant de restrictions ? C’est que la modélisation est complexe, comme l’explique Jérôme Fabre de l’INSEE Nord-Pas-de-Calais, spécialiste d’OMPHALE. « Jusqu’en 2010, il était demandé aux enquêtés du recensement de dire où ils habitaient cinq ans plus tôt, ce qui nous servait pour établir le modèle de migrations. Mais depuis, la question est devenue “Où habitiez-vous il y a un an ?”. De plus, nous ne pouvons pas faire ces projections sur des données estimées. » Avec le recensement en continu, il faut attendre cinq ans pour avoir une vision exhaustive de la population, forcément décalée dans le temps. Ces projections détaillées doivent en outre être cohérentes avec les projections nationales de l’Institut (qui vont jusqu’en 2060), dont la prochaine mouture est annoncée pour… 2017. Les données OMPHALE sont proposées selon des scénarios qui traduisent différentes hypothèses d’évolution des comportements démographiques (évolution ou non des taux de natalité et de mortalité) et de migration. Le scénario central est basé sur le maintien des taux observés actuellement. Même si les limites imposées par l’INSEE sont la garantie d’une certaine robustesse des modèles, des décalages sont déjà visibles. « Une projection n’est pas une prévision, insiste Jérôme Fabre, elle projette des tendances passées, mais il y a des ruptures, des cycles. C’est par exemple le cas pour la périurbanisation, qui s’est ralentie ces dernières années après un fort développement. D’ailleurs, ces décalages sont intéressants à analyser, ils mettent en évidence des territoires qui basculent, qui perdent par exemple leur attractivité. »

Même contraint, le produit a du succès. « Une centaine de projections tournent chaque semaine, constate Jérôme Fabre, mais toutes ne font sans doute pas l’objet d’un contrat commercial ». Mais les prestataires en géomarketing, pour qui le futur est une préoccupation constante, ont développé leurs propres produits, qui associent aussi modèles démographique et de migration.

Projections adaptées au géomarketing

« Nos clients veulent savoir quel sera le profil de population sur leur territoire dans les cinq prochaines années » justifie Paul Archambault de Pitney Bowes. « Nos clients sont assez friands de ces projections et estimations, ils s’en servent pour alimenter leurs modèles de rationalisation de leurs réseaux de points de vente » assure Pascal Drapier d’Infostat Marketing. « Les données de projection démographique nous sont réclamées depuis longtemps, complète Laurent Lepiller d’Esri France. Disposer de données à dix ans est beaucoup plus pertinent quand un équipement d’une certaine importance est envisagé. Il faut généralement cinq ans pour qu’il sorte de terre et sa rentabilité devra être atteinte dans les cinq années suivantes. La population dans le futur est beaucoup plus pertinente que celle d’aujourd’hui. »

Les modèles de projection de la population expriment les tendances générales d’évolution de la population, mais ils sont localement très sensibles aux aménagements (nouveaux commerces, construction massive de logements…) © pixelfusion3d pour iStock

Les modèles de projection de la population expriment les tendances générales d’évolution de la population, mais ils sont localement très sensibles aux aménagements (nouveaux commerces, construction massive de logements…) © pixelfusion3d pour iStock

Pour répondre aux attentes de leurs clients, les éditeurs proposent des projections de populations, calculées à partir de leurs propres modèles à l’échelle des IRIS et des communes, plus ou moins calées sur les projections OMPHALE. C’est par exemple le cas chez Pitney Bowes, Asterop et Infostat Marketing. « Nous sommes partis des projections de l’INSEE que nous avons projetées aux communes et aux IRIS à l’horizon 2025 » explique Pascal Drapier d’Infostat Marketing. À partir de cette projection spatiale, l’éditeur propose également des déclinaisons sur un certain nombre de variables socio-économiques de l’INSEE. Alors que Geoconcept a choisi de travailler avec des partenaires, Esri France vient d’annoncer une nouvelle offre à l’IRIS, France2025, qui comprend des comptes de population ainsi qu’un certain nombre de variables socio-économiques (tranches d’âge, niveau de vie, taille des ménages). Comment est construit le modèle de projection ? Laurent Lepiller, en charge du projet chez Esri France, en révèle quelques éléments : « Chaque tranche d’âge a son propre taux de fécondité et de mortalité. IRIS par IRIS, nous avons calculé combien d’enfants étaient susceptibles de naître par année. Nous avons fait le même type de calcul pour la mortalité. Mais nous prenons également en compte les variations locales liées par exemple au niveau de diplôme qui recule l’âge du premier enfant. Ensuite, nous avons modélisé les migrations. Dans chaque IRIS et pour chaque individu, quelle est sa probabilité de quitter l’IRIS ? Et pour chaque IRIS, quelle est la probabilité pour que de nouvelles personnes arrivent ? Tout cela étant également calculé en fonction des catégories de population pour mieux intégrer les comportements des individus. L’intérêt est de vraiment prendre en compte la géographie. Cependant, même s’il y a beaucoup de mouvement, les gens qui arrivent ont globalement les mêmes caractéristiques que ceux qui partent au moment où ils étaient arrivés. La pyramide des âges reste stable dans le temps. » Le pas de temps de dix ans permet de lisser les microphénomènes locaux et de ne faire apparaître que les tendances de fond. Résultat ? Des prévisions assez différentes de celle de l’INSEE.

Évolution de la population à l’IRIS et à la commune entre 2011 et 2025 selon Esri France.

Évolution de la population à l’IRIS et à la commune entre 2011 et 2025 selon Esri France.

Un marketing de plus en plus prédictif

Ces données sont essentielles pour un marketing qui se veut de plus en plus prédictif. D’ailleurs, chez Pitney Bowes (éditeur de MapInfo), le département géomarketing s’appelle Predictive analytics. « Et ça ne date pas d’hier » précise Paul Archambault qui pilote le département pour la France. Chez Geoconcept, le module dédié à la modélisation s’appelait d’abord Predictive Decision Maker avant d’être récemment rebaptisé Modeler.

Les zones les plus foncées sont celles où les conditions de marché local permettent d’anticiper un rendement de chiffre d’affaires plus important pour les cinq prochaines années par mètre carré de grande surface alimentaire. (Modèle Pitney Bowes sur échantillon de 3 200 grandes surfaces alimentaires LSA (2014), avec une situation comptable des entreprises en 2012 (DIANE))

Les zones les plus foncées sont celles où les conditions de marché local permettent d’anticiper un rendement de chiffre d’affaires plus important pour les cinq prochaines années par mètre carré de grande surface alimentaire. (Modèle Pitney Bowes sur échantillon de 3 200 grandes surfaces alimentaires LSA (2014), avec une situation comptable des entreprises en 2012 (DIANE))

Construit en partenariat avec Kxen, spécialiste du data mining et de l’analyse prédictive (entreprise rachetée depuis par SAP), Modeler for Geoconcept associe étroitement modélisation et géographie. « La dimension géographique induit des biais importants dans les modèles prédictifs classiques. Si un an a la même valeur partout et tout le temps, une commune peut avoir une taille et un poids de population très variable. C’est pour cela que nous avons travaillé avec Kxen pour fournir des outils robustes en matière d’analyse géographique » explique Didier Robert, directeur général adjoint de Geoconcept. Le module intéresse les clients qui gèrent de grands réseaux. Après avoir analysé le comportement passé de leur problématique, identifié les facteurs importants, ils peuvent se projeter dans le futur en étudiant différentes hypothèses.

Très présent sur les marchés des entreprises en réseau et de la grande distribution, Pitney Bowes intègre également les grands projets commerciaux et d’aménagement dans ses analyses. L’éditeur s’appuie sur les relevés de décisions des commissions départementales d’action commerciales (CDAC) et sur les données d’Explore qui recensent l’ensemble des grands projets commerciaux et fonciers en France, en en précisant entre autres la volumétrie (nombre de mètres carrés) et la date prévue d’ouverture. Mais l’entreprise refuse de fournir des projections à plus de cinq ans. Asterop est tout aussi prudent et son département conseil ne pousse pas ses projections au-delà de huit ans. La dynamique de construction, telle qu’elle peut être connue lors des analyses, vient compléter les modèles d’évolution de la population. « Nos clients ont souvent des problématiques très locales. Ce ne sont finalement pas les tendances générales qui les intéressent, mais plutôt l’évolution du quartier dans lequel ils sont implantés, précise Dominique Saubion, directrice du département conseil d’Asterop. Mais nous n’avons jamais la certitude que les projets prévus vont sortir de terre à la date prévue. Il faut donc être prudent ». Une fois que les modèles sont mis au point avec le département conseil, les utilisateurs peuvent s’en servir directement dans leur logiciel bureautique.

Ainsi, les acteurs du géomarketing doivent en permanence jongler entre la prise en compte de tendances de fond (évolution générale de la population) et les éléments perturbateurs locaux. C’est pourquoi, même s’ils assument pleinement le fait de proposer des projections localisées, ils insistent sur les précautions à prendre sur les données et les analyses qu’elles permettent de réaliser, qui n’ont de valeur qu’à un certain niveau d’agrégation.

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